一类多智能体系统自适应神经网络协同容错控制方法

本发明公开了一类多智能体系统自适应神经网络协同容错控制方法，属于非线性多智能体系统控制领域，包括步骤：构建多智能体系统模型，用于输出系统状态；所述多智能体系统包括领导者和跟随者；设计分布式滑模估计器，将所述系统状态输入到分布式滑模估计器，获得领导者轨迹的估计值，并计算领导者轨迹的估计误差；通过误差转换模块将所述估计误差转化为一阶及高阶误差变量；基于所述一阶及高阶误差变量，采用反步递推技术得到自适应律和自适应容错控制器；所述自适应容错控制器用于控制多智能体系统模型输出的系统状态。构建了一种自适应容错控制策略，保证系统的稳定性和跟踪性能，在状态不违反约束的条件下，闭环系统内所有信号保持有界。